論文の概要: LeakageBench: Document-Level Leakage Risk for Redacting Personally Identifiable Information in Document Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02207v1
• Date: Wed, 02 Sep 2026 07:21:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.130241
• Title: LeakageBench: Document-Level Leakage Risk for Redacting Personally Identifiable Information in Document Images
• Title（参考訳）: LeakageBench: 個人識別情報の文書化における文書リークリスク
• Authors: Vishnu Prasad Vijaya Kumar, Santhosh Venkatesh, Ivan P. Yamshchikov,
• Abstract要約: LeakageBenchは、直接識別子、リンケージキー、コンテキスト再識別サーフェスにまたがる11,954のPIIアノテーションを備えた500のドキュメントイメージからなるテストセットである。 我々は,汎用型OCRパイプライン,商用およびタスク適応型OCR依存検出器,およびエンティティレベルF1,グループワイドリーク,文書レベルリークメトリクスを用いたOCRフリービジョン言語モデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.372645928060847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world personally identifiable information (PII) redaction often operates on document images---scans, screenshots, and PDF renderings---where OCR errors, layout structure, and visual noise determine whether sensitive information is actually removed. Existing PII benchmarks are mostly text-centric and do not measure document-level redaction risk: a page remains unsafe if even one identifier is missed. We introduce LeakageBench, a challenge set of 500 document images with 11,954 GDPR-aligned PII annotations spanning direct identifiers, linkage keys, and contextual re-identification surfaces. We evaluate generic OCR pipelines, commercial and task-adapted OCR-dependent detectors, and OCR-free vision-language models using entity-level F1, group-wise leakage, and document-level leakage metrics. Code Interpreter raises GPT-5.5 localization F1 from 0.090 to 0.249, but critical page-level leakage remains 0.968. These results show that stronger detection and tool assistance improve localization without making most pages safe for release. LeakageBench provides a diagnostic benchmark for high-recall, spatially grounded PII redaction in document images.
• Abstract（参考訳）: 実世界の個人識別可能な情報 (PII) のリアクションは、しばしば文書イメージ(スキャン、スクリーンショット、PDFレンダリング)で動作し、OCRエラー、レイアウト構造、視覚ノイズは、機密情報が実際に削除されているかどうかを判断する。 既存のPIIベンチマークはテキスト中心であり、ドキュメントレベルのリアクションリスクを計測しない。 直接識別子、リンケージキー、コンテキスト再識別サーフェスにまたがる11,954のGDPR対応PIIアノテーションを備えた500のドキュメントイメージからなる課題セットであるLeakageBenchを紹介した。 我々は,汎用型OCRパイプライン,商用およびタスク適応型OCR依存検出器,およびエンティティレベルF1,グループワイドリーク,文書レベルリークメトリクスを用いたOCRフリービジョン言語モデルを評価する。 Code InterpreterはGPT-5.5ローカライゼーションF1を0.090から0.249に引き上げるが、ページレベルの重要なリークは0.968のままである。 これらの結果は、ほとんどのページを安全にリリースすることなく、より強力な検出とツールアシストがローカライズを改善することを示している。 LeakageBenchは、ドキュメントイメージにおける高リコール、空間的グラウンドのPIIリアクションの診断ベンチマークを提供する。

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